Ответ 1

Попробуйте следующее:

df <- df[,colSums(is.na(df))<nrow(df)]

Ответ 2

Два предложенных подхода не справляются с большими наборами данных, поскольку (среди других проблем с памятью) они создают is.na(df), который будет иметь тот же размер, что и df.

Вот два подхода, более эффективные с точки зрения памяти и времени

Подход с использованием Filter

Filter(function(x)!all(is.na(x)), df)

и подход с использованием таблицы данных (для общего времени и эффективности памяти)

library(data.table)
DT <- as.data.table(df)
DT[,which(unlist(lapply(DT, function(x)!all(is.na(x))))),with=F]

примеры с использованием больших данных (30 столбцов, 1е6 строк)

big_data <- replicate(10, data.frame(rep(NA, 1e6), sample(c(1:8,NA),1e6,T), sample(250,1e6,T)),simplify=F)
bd <- do.call(data.frame,big_data)
names(bd) <- paste0('X',seq_len(30))
DT <- as.data.table(bd)

system.time({df1 <- bd[,colSums(is.na(bd) < nrow(bd))]})
# error -- can't allocate vector of size ...
system.time({df2 <- bd[, !apply(is.na(bd), 2, all)]})
# error -- can't allocate vector of size ...
system.time({df3 <- Filter(function(x)!all(is.na(x)), bd)})
## user  system elapsed 
## 0.26    0.03    0.29 
system.time({DT1 <- DT[,which(unlist(lapply(DT, function(x)!all(is.na(x))))),with=F]})
## user  system elapsed 
## 0.14    0.03    0.18 

Ответ 3

dplyr теперь есть глагол select_if который может быть полезен здесь:

library(dplyr)
temp <- data.frame(x = 1:5, y = c(1,2,NA,4, 5), z = rep(NA, 5))
not_all_na <- function(x) any(!is.na(x))
not_any_na <- function(x) all(!is.na(x))

> temp
  x  y  z
1 1  1 NA
2 2  2 NA
3 3 NA NA
4 4  4 NA
5 5  5 NA

> temp %>% select_if(not_all_na)
  x  y
1 1  1
2 2  2
3 3 NA
4 4  4
5 5  5

> temp %>% select_if(not_any_na)
  x
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5

Ответ 4

Другой способ - использовать функцию apply().

Если у вас есть data.frame

df <- data.frame (var1 = c(1:7,NA),
                  var2 = c(1,2,1,3,4,NA,NA,9),
                  var3 = c(NA)
                  )

то вы можете использовать apply(), чтобы увидеть, какие столбцы соответствуют вашему условию, и поэтому вы можете просто сделать то же самое подмножество, что и в ответе Мусы, только с подходом apply.

> !apply (is.na(df), 2, all)
 var1  var2  var3 
 TRUE  TRUE FALSE 

> df[, !apply(is.na(df), 2, all)]
  var1 var2
1    1    1
2    2    2
3    3    1
4    4    3
5    5    4
6    6   NA
7    7   NA
8   NA    9

Ответ 5

df[sapply(df, function(x) all(is.na(x)))] <- NULL

Ответ 6

Принятый ответ не работает с нечисловыми столбцами. Из этого ответа следующее работает со столбцами, содержащими разные типы данных

Filter(function(x) !all(is.na(x)), df)

Ответ 7

Надеюсь, это тоже поможет. Это может быть сделано в одну команду, но мне было легче читать, разделив ее на две команды. Я сделал функцию со следующей инструкцией и быстро работал быстро.

naColsRemoval = function (DataTable) { na.cols = DataTable [ , .( which ( apply ( is.na ( .SD ) , 2 , all ) ) )] DataTable [ , unlist (na.cols) := NULL , with = F] }

.SD позволит ограничить проверку частью таблицы, если вы хотите, но она примет всю таблицу как

Ответ 8

Поздно к игре, но вы также можете использовать пакет janitor. Эта функция удалит все столбцы, которые являются NA, и может быть изменена для удаления строк, которые также являются NA.

df <- janitor::remove_empty(df, which = "cols")